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自然语言处理Natural Language Processing是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，涉及计算机和人类语言之间的互动，特别是如何为计算机编程以处理和分析大量的自然语言数据。其目标是使计算机能够 “理解 “文件的内容，包括文件中语言的上下文细微差别。然后，该技术可以准确地提取文件中的信息和见解，并对文件本身进行分类和组织。
my-assignmentexpert™自然语言处理Natural Language Processing代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。my-assignmentexpert™， 最高质量的自然语言处理Natural Language Processing作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此自然语言处理Natural Language Processing作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
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我们提供的自然语言处理NLP及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|WORD ASSOCIATION NORMS
The performance improvements from using word embeddings (Turian et al., 2010) helped spark the NLP community’s interest in representation learning. Word embeddings, as a branch of distributional semantics (Evert, 2010), represent words in a vector space such that related words are close. NLP models that take word embeddings as input, can learn to generalize across regions of this vector space. Word association norms, i.e., psycho-linguistic studies of human word-toword associations, is a standard way to evaluate distributional semantics, an idea first proposed in Church and Hanks (1989). Given human associations or human similarity or relatedness scores, we can either compute how association strengths correlate between humans and models, or how human associations are ranked by the word embedding models. Whether it is better to think of correlations with word association norms as an extrinsic evaluation of language models or an analysis or interpretation thereof, is not entirely clear to me, but such correlations have often been used to explain or characterize the weaknesses of language models. Hartmann and Søgaard (2018), for instance, use this technique to show that visually grounded language models are much better at representing concrete nouns than any other parts of speech.
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|WORD ANALOGIES
A word analogy is a quadruple of words, e.g., Berlin, Germany, Paris, and France, that stand in a pair-wise analogous relationship. Berlin is the capital of Germany, for example; analogously, Paris is the capital of France. This analogy works in both directions, e.g., Germany is the country governed by the government in Berlin, just like France is the country governed by the govern- ment in Paris. Others work only in one direction. The above analogy is semantic, but researchers have also explored morphosyntactic analogies, e.g., run is to ran, what swim is to swam.
We can query language models to see if they reflect the semantic or morphosyntactic relations encoded by word analogies in the following way: if we take the vector representations of Berlin, Germany, Paris, and France, and assume the analogous relationships are encoded the same way, then the difference between the vectors for the two pairs of countries and capitals should be the same way. In other words, we can query whether we obtain the vector for France by subtracting the vector for Germany from the vector for Berlin and then adding the vector for Paris, or vice versa. While it is unlikely this produces exactly the vector for France, we can ask, alternatively, whether the vector for France is the nearest neighbor to this offset vector.
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|TIME STEP DYNAMICS
Several researchers have proposed methods for quantifying time step dynamics in recurrent neural networks. By this they mean to refer to significant changes in activation across the time steps of a specific input sequence. The simplest possible method for this, for example, is simply plotting the activations (Strobelt et al., 2017), but more sophisticated methods have been proposed more recently.
Murdoch et al. (2018) partition the activation value of each output or hidden state in a part that is caused by some selected token or phrase in focus, and a part that is not. The technique, which is called contextual decomposition, is based on a linearization of the activation functions that enables this partitioning. It is computationally expensive, though, since a forward pass has to be run once for every time step. Kádár et al. (2017) rely on word omission scores to quantify time step dynamics. Saphra and Lopez (2020) propose a decompositional interdependence measure to quantify dependencies between time steps in recurrent networks. The measure is defined over hidden state representations.
自然语言处理代写
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|WORD ASSOCIATION NORMS
使用词嵌入的性能改进吨在r一世一个n和吨一个l.,2010帮助激发了 NLP 社区对表征学习的兴趣。词嵌入，作为分布式语义的一个分支和在和r吨,2010, 表示向量空间中的单词，使得相关单词接近。将词嵌入作为输入的 NLP 模型可以学习泛化该向量空间的各个区域。词关联规范，即人类词对词关联的心理语言学研究，是评估分布语义的标准方法，这个想法首先在 Church 和 Hanks 中提出1989. 给定人类关联或人类相似性或相关性分数，我们可以计算人类与模型之间的关联强度如何相关，或者人类关联如何通过词嵌入模型进行排名。将与单词关联规范的相关性视为对语言模型的外在评估还是对其进行分析或解释是否更好，这对我来说并不完全清楚，但这种相关性经常被用来解释或表征语言模型的弱点。哈特曼和索加德2018，例如，使用这种技术来表明基于视觉的语言模型在表示具体名词方面比任何其他词性都要好得多。
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|WORD ANALOGIES
词类比是成对相似关系的四个词，例如柏林、德国、巴黎和法国。例如，柏林是德国的首都；类似地，巴黎是法国的首都。这个类比适用于两个方向，例如，德国是柏林政府管理的国家，就像法国是巴黎政府管理的国家一样。其他人只在一个方向上工作。上述类比是语义类比，但研究人员也探索了形态句法类比，例如，跑就是跑，什么是游泳。
我们可以通过以下方式查询语言模型，看看它们是否反映了词类比编码的语义或形态句法关系：如果我们取柏林、德国、巴黎和法国的向量表示，并假设类比关系以相同的方式编码，那么两对国家和首都的向量之间的差异应该是相同的。换句话说，我们可以通过从柏林的向量中减去德国的向量然后加上巴黎的向量来查询我们是否获得了法国的向量，反之亦然。虽然这不太可能准确地产生法国的向量，但我们可以询问，法国的向量是否是这个偏移向量的最近邻。
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|TIME STEP DYNAMICS
一些研究人员提出了量化递归神经网络中时间步长动态的方法。他们的意思是指在特定输入序列的时间步长上激活的显着变化。例如，最简单的方法就是简单地绘制激活图小号吨r○b和l吨和吨一个l.,2017，但最近提出了更复杂的方法。
默多克等人。2018将每个输出或隐藏状态的激活值划分为由某些选定的标记或短语引起的部分和不是的部分。该技术称为上下文分解，它基于启用此分区的激活函数的线性化。但是，它的计算成本很高，因为每个时间步都必须运行一次前向传递。卡达尔等人。2017依靠单词遗漏分数来量化时间步长动态。萨普拉和洛佩兹2020提出了一种分解的相互依赖度量来量化循环网络中时间步长之间的依赖关系。该度量是在隐藏状态表示上定义的。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
